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Preparación, adopción e integración de la IA es la tendencia para 2024
Las siete predicciones tecnológicas de Cisco para este año se relacionan con el avance de la IA y las posibilidades que esta tendencia puede traer para las organizaciones.
La tecnología sigue evolucionando a un ritmo sin precedentes y las predicciones sobre las próximas tendencias son siempre tema de debate entre qué es real y qué es exagerado. Aunque siempre hay una oleada de entusiasmo en torno a la próxima gran novedad, creo que el año pasado ha sido diferente. Los avances en la IA, especialmente en la IA generativa (GenAI), están dando lugar a un cambio extraordinario en una generación. Está abriendo nuevas y enormes oportunidades y transformando sectores, modos de funcionamiento y trayectorias profesionales. No es de extrañar que este año se hable mucho sobre IA con predicciones que están llenas de "inspiración automatizada".
El “Índice de Preparación para la IA” de Cisco reveló que el 95 % de los encuestados tiene una estrategia de IA en marcha o en desarrollo, pero sólo el 14 % está totalmente preparado para integrar la IA en su negocio. ¿Qué se necesita para que las empresas adopten e integren la IA? ¿Cómo pueden los empresarios aprovechar el cambio para seguir siendo competitivos? ¿Dónde y cómo se cruzarán la innovación y la confianza?
Liz Centoni
Estas ideas y preguntas han inspirado mis predicciones para las próximas tendencias tecnológicas en 2024.
Primera: La IA generativa se expandirá rápidamente en el mundo empresarial con ILN impulsados por GenAI, LLM personalizados, aplicaciones B2B a medida y contexto empresarial
Las interfaces de lenguaje natural (ILN) impulsadas por GenAI se esperarán para los nuevos productos y más de la mitad las tendrán por defecto a finales de 2024. La GenAI también se aprovechará en las interacciones B2B con usuarios que exigen soluciones más contextualizadas, personalizadas e integradas. La GenAI ofrecerá API, interfaces y servicios para acceder, analizar y visualizar datos y perspectivas, y se generalizará en ámbitos como la gestión de proyectos, la calidad y las pruebas de software, las evaluaciones de conformidad y la contratación de personal. Como resultado, aumentará la visibilidad de la IA.
También seremos testigos del auge de modelos de IA especializados y específicos de cada dominio y un cambio hacia LLM (Large Language Model) más pequeños y con mayores niveles de relevancia, precisión y comprensión de nichos de dominio. Por ejemplo, los modelos LLaMA-7B, utilizados a menudo para completar código y realizar few-shotting (muestra de ejemplos al modelo que se está entrenando), se adoptarán cada vez más. Además, la combinación multimodal de varios tipos de datos, como imágenes, texto, voz y datos numéricos, con algoritmos de procesamiento inteligente ampliará los casos de uso de B2B. Así se obtendrán mejores resultados en ámbitos como la planificación empresarial, la medicina y los servicios financieros.
Segunda: Un movimiento a favor del uso responsable y ético de la IA comenzará con marcos claros de gobernanza de la IA que respeten los derechos humanos y los valores
La adopción de la IA es un cambio tecnológico extraordinario en una generación, y se encuentra en la intersección de la innovación y la confianza. Sin embargo, el 76 % de las empresas no cuentan con políticas integrales de IA. En general, estamos de acuerdo en que necesitamos políticas, autocontrol y gobernanza de la industria para mitigar los riesgos de la GenAI. Sin embargo, tenemos que matizar más, por ejemplo, en áreas como la infracción de la propiedad intelectual, donde se extraen fragmentos de obras de arte originales para generar arte digital nuevo. Este ámbito necesita regulación.
También debemos garantizar que los consumidores tengan acceso y control sobre sus datos en el contexto de la reciente Ley de Datos de la UE. Con la creciente importancia de los sistemas de IA, los datos públicos disponibles pronto tocarán techo y es probable que los datos lingüísticos de alta calidad se agoten antes de 2026. Las organizaciones tienen que cambiar a datos privados y/o sintéticos, lo que abre la posibilidad de un acceso y un uso no intencionados.
Las empresas pueden hacer mucho por sí mismas. Los líderes deben comprometerse con la transparencia y la fiabilidad en torno al desarrollo, el uso y los resultados de los sistemas de IA. Por ejemplo, en materia de fiabilidad, las organizaciones deberían abordar el contenido falso y los resultados imprevistos con evaluaciones RAI, una sólida formación de los LLM para reducir la posibilidad de inventar; realizar análisis de sentimientos y modelado de resultados. En 2024, veremos empresas de todos los tamaños y sectores describir formalmente cómo la gobernanza responsable de la IA guía el desarrollo interno, la aplicación y el uso de la IA. Hasta que las empresas tecnológicas puedan demostrar de forma creíble que son dignas de confianza, los gobiernos crearán más políticas.
Tercera: Los consumidores y las empresas enfrentarán mayores riesgos derivados de la desinformación, las estafas y los fraudes generados por la IA, lo que llevará a las empresas tecnológicas y a los gobiernos a colaborar para encontrar soluciones
La desinformación, las estafas y el fraude posibilitados por la IA seguirán creciendo en 2024 como amenaza para las empresas, las personas e incluso los candidatos y las elecciones. En respuesta, veremos más inversiones en detección y mitigación de riesgos. Las nuevas soluciones inclusivas de IA protegerán contra las voces clonadas, los deepfakes, los bots de las redes sociales y las campañas de influencia. Los modelos de IA se entrenarán en grandes conjuntos de datos para mejorar su precisión y eficacia. Los nuevos mecanismos de autenticación y procedencia promoverán la transparencia y la rendición de cuentas.
En consonancia con los Principios Rectores del G7 sobre IA –con relación a las amenazas a los valores democráticos–, la Orden Ejecutiva sobre IA Segura de la Administración Biden y la Ley de IA de la UE, también veremos más colaboración entre el sector privado y los gobiernos para aumentar la concientización sobre las amenazas y aplicar medidas de verificación y seguridad. Veremos cooperación para sancionar a los actores deshonestos y garantizar el cumplimiento de la normativa. Las empresas deben dar prioridad a la detección avanzada de amenazas y la protección de datos, la evaluación periódica de vulnerabilidades, la actualización de los sistemas de seguridad y las auditorías exhaustivas de las infraestructuras de red. Para los consumidores, la vigilancia será clave para proteger su identidad, sus ahorros y su crédito.
Cuarta: El futuro de la criptografía y las redes se perfila con avances cuánticos, pero no con saltos cuánticos
Seremos testigos de la adopción de la criptografía poscuántica (PQC) –incluso antes de que se estandarice– como un enfoque basado en software que funciona con sistemas convencionales para proteger los datos de futuros ataques cuánticos. La PQC será adoptada por navegadores, sistemas operativos y bibliotecas, y los innovadores experimentarán integrándola en protocolos como SSL/TLS 1.3, que rige la criptografía clásica. La PQC también empezará a llegar a las empresas, que intentarán garantizar la seguridad de los datos en el mundo poscuántico.
Otra tendencia será la creciente importancia de las redes cuánticas, que en cuatro o cinco años, o quizá más, permitirán a las computadoras cuánticas comunicarse y colaborar para lograr soluciones cuánticas más escalables. Las redes cuánticas aprovecharán fenómenos cuánticos como el entrelazamiento y la superposición para transmitir información. La QKD (Quantum Key Distribution), como alternativa o complemento de la PQC en función del nivel de seguridad y rendimiento requerido, también aprovechará las redes cuánticas. Las administraciones públicas y los servicios financieros, muy exigentes en materia de seguridad y tratamiento de datos, realizarán importantes inversiones e investigaciones en redes cuánticas.
Quinta: Para liberar el futuro de la personalización impulsada por la IA, las empresas adoptarán el poder y el potencial de la abstracción de las API
Las empresas buscarán este año formas innovadoras de aprovechar el inmenso poder y las ventajas de la IA sin la complejidad y el costo de crear sus propias plataformas. Las interfaces de programación de aplicaciones (API) desempeñarán un papel fundamental. Las API actuarán cada vez más como una "capa de abstracción", puentes sin fisuras que integrarán una multitud de herramientas, servicios y sistemas de IA preconstruidos con poca configuración de desarrollo o infraestructura. Con el acceso a una amplia gama de capacidades de IA a través de las API, los equipos automatizarán tareas repetitivas, obtendrán una visión más profunda de los datos y mejorarán la toma de decisiones.
Este año también marcará el comienzo de una carrera hacia la personalización impulsada por las API, en la que las compañías podrán elegir y combinar API de varios proveedores, adaptando fácilmente las soluciones de IA para satisfacer requisitos únicos y novedosos. La flexibilidad y la escalabilidad fomentarán la colaboración sin esfuerzo con expertos externos en IA, startups e instituciones de investigación, impulsando un intercambio de ideas y avances revolucionarios. De hecho, estos ecosistemas de "jardines modelo" ya están tomando forma, y en 2024 los veremos despegar de verdad.
Sexta: La IA no puede ser un lavado verde: los avances impulsarán aún más el uso de la energía al tiempo que desbloquearán nuevos paradigmas de redes y eficiencia energética
La energía sostenible desempeña un papel vital en la lucha contra el cambio climático. Seleccionando modelos de IA más pequeños, con menos capas y filtros específicos para los casos de uso, las empresas empezarán a reducir los costos de consumo de energía en comparación con los sistemas generales. Estos sistemas dedicados se preparan con conjuntos de datos más pequeños y de gran precisión, y realizan con eficacia tareas específicas. En cambio, los modelos de aprendizaje profundo utilizan grandes cantidades de datos.
La emergente categoría de redes de energía, que combina las capacidades de las redes definidas por software y un sistema de energía eléctrica formado por microrredes de corriente continua, también contribuirá a la eficiencia energética. Aplicando las redes a la energía y conectándolas con los datos, las redes de energía ofrecen una visibilidad completa y una evaluación comparativa de las emisiones existentes, así como un punto de acceso para optimizar el uso, la distribución, la transmisión y el almacenamiento de la energía. Las redes de energía también ayudarán a las organizaciones a medir el uso de la energía y las emisiones con mayor precisión, a automatizar muchas funciones en TI, edificios inteligentes y sensores IoT, y a desbloquear la energía ineficiente y no utilizada. Con capacidades integradas de gestión de la energía, la red se convertirá en un plano de control para medir, supervisar y gestionar el consumo.
Séptima: El "giro a la izquierda" se traducirá en colaboración, plataformas convergentes modernas y un poco de ayuda de la IA, para revelar una nueva experiencia de programación y un mejor software
A medida que las organizaciones sigan "girando a la izquierda", el desarrollo de software cambiará con nuevas herramientas, enfoques y tecnologías. Los programadores aprovecharán las plataformas y la colaboración –e incluso un poco de ayuda de la IA– para centralizar los conjuntos de herramientas y desbloquear una eficiencia recién descubierta para que puedan centrarse en ofrecer experiencias digitales excepcionales. Por ejemplo, utilizarán plataformas de protección de aplicaciones nativas de nube (CNAPP), gestión de la postura de seguridad en la nube (CSPM) y plataformas de protección de la carga de trabajo en la nube (CWPP) para combatir la proliferación de herramientas, agilizar los flujos de trabajo y eliminar la carga de gestionar herramientas inconexas.
Algunos seguirán luchando con soluciones puntuales dispares, dejando lagunas de seguridad y problemas en la cadena de suministro de software. Los innovadores utilizarán la IA para acelerar la entrega y gestionar tareas tediosas como las pruebas de defectos y errores. Por el camino, las herramientas de colaboración y los asistentes de IA serán compañeros de confianza mientras los equipos abordan las complejidades de la seguridad, la visibilidad y la infraestructura. También utilizarán conocimientos derivados de la IA para navegar por las complejidades de los componentes, protocolos y herramientas. Los controles y equilibrios humanos deben garantizar que las decisiones basadas en la IA sean justas, imparciales y acordes con los valores éticos y morales. Creemos que la IA debe aumentar la toma de decisiones humana, no sustituirla por completo.
La IA ha surgido como catalizador y lienzo del futuro. Ya está en nuestras casas, nuestros coches, nuestras oficinas y en nuestros bolsillos. Mientras nos maravillamos de los avances conseguidos en poco tiempo, también debemos sopesar los beneficios y los riesgos. La confianza entre las personas y los sistemas y herramientas de IA que utilizan es fundamental e innegociable. Esto significa aclarar lo que la IA puede y no puede hacer con nuevos marcos de transparencia de datos y responsabilidad, nuevos esfuerzos para educar a las personas y a las empresas sobre cómo podría producirse la disrupción, enseñar las habilidades que se necesitarán para los nuevos puestos de trabajo habilitados por la IA, y nuevas formas de colaborar teniendo en cuenta los intereses de las personas.
Es un momento apasionante. Miro este 2024 con un sentimiento de optimismo y admiración basado en mi profunda convicción de que la confianza es el ingrediente necesario para que se afiance toda nueva ola tecnológica. Lo que es bueno para el mundo, es bueno para las empresas. Juntos, hagamos avanzar la promesa de la IA con confianza.
Sobre la autora: Liz Centoni es directora en Jefe de Estrategia y directora general de Aplicaciones en Cisco Systems. Como directora de Estrategia, se asocia con el equipo de Liderazgo Ejecutivo para impulsar la dirección estratégica general de la empresa. Como directora general de Aplicaciones, es responsable de la estrategia empresarial y los esfuerzos de desarrollo de la cartera SaaS. También dirige un equipo que incuba tecnologías emergentes para crear nuevos mercados y negocios para Cisco. Antes de ocupar este cargo, fue vicepresidenta senior y directora general del negocio de Nube, Computación e IoT de Cisco y dirigió el Service Provider Access Group como vicepresidenta y directora general. Ha desempeñado múltiples funciones de ingeniería dirigiendo equipos globales de creación de software y servicios centrales de ingeniería. Es patrocinadora ejecutiva global de Cisco para el programa Women in Science and Engineering (WISE). Forma parte del Consejo de Administración de Mercedes-Benz AG e Ingersoll Rand Inc. Es licenciada en Ciencias Químicas por la Universidad de Bombay y tiene un máster en Administración de Empresas por la Universidad de San Francisco.
